很短的幾句程式碼，可是我卻花了很長的時間才寫出來，因為array那裡的除法運算結果老是不對，正常在-1-1之間的。從別的資料摘來處理NDVI計算的array程式碼處，出現了很多問題，可能它用了什麼優化計算的函式，但是結果不對，果斷放棄了。

直接硬算，影像波段是整數，轉成浮點型數字就行，然後再參與運算得出了正確的結果範圍。

這個效率還是不行，用c++&&GDAL計算速率快得多了。

from osgeo import gdal_array as ga
import gdal,ogr,os,osr
import numpy as np
b3=r'C:\Users\suns\Desktop\b4.TIF'
b4=r'C:\Users\suns\Desktop\b5.TIF'
arr=ga.LoadFile(b3)
arr1=ga.LoadFile(b4)
ga.numpy.seterr(all="ignore")
ndvi=((arr1-arr)*1.0)/((arr1+arr)*1.0)
ndvi1=ga.numpy.nan_to_num(ndvi)
target=r'C:\Users\suns\Desktop\ndvi1.tif'
out=ga.SaveArray(ndvi1,target,format = "GTiff",prototype = b4)
out=None

以上這篇Python&&GDAL實現NDVI的計算方式就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。